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티바인, 2020 디지털 혁신 시대의 4대 키워드 제시

티맥스가 설립한 IT·클라우드 컨설팅 전문기업 티바인컨설팅은 2020년 디지털 시대의 핵심 키워드를 제시했다. 티바인컨설팅은 2020년 우리의 생활까지 변화시킬 새로운 디지털 혁신 시대에 주목해야 할 4대 키워드로 ▲AI 에브리웨어 ▲셀프서비스 모델로의 이동 ▲IT 역할의 다변화 ▲사이버 위협 대응 등을 선정했다고 밝혔다. 티바인은 올해 국내 주요 그룹사의 공통적인 신년 메시지와 목표를 ‘디지털 혁신을 통한 고객 중심 경영 및 신사업 발굴’로 분석했다. 이에 올해 기업들은 디지털 혁신을 위해 클라우드 투자 증대와 전환의 가속화, AI 적용의 광범위한 확대를 실현할 것이라고 전망했다. 기업은 점점 다양화되는 ‘인간의 경험’을 축적 및 적용해야 하고, 빠른 산업계의 변화를 감지해야 한다. 이를 위해 지속적인 디지털 혁신을 추구하고 기업 운영 전략과 대응체제를 갖춰야 하며, 고객에게 신뢰할 수 있는 체계를 제공해야 한다. 또한 기업에 가장 적합한 기술을 선택하고 적용하는 현명한 전략이 필요하다고 티바인은 설명했다. 티바인은 앞으로 이 4가지 키워드가 적용될 기술로 ▲오토머신러닝(AutoML)이 적용된 ‘AI 플랫폼’ ▲개인의 모든 활동이 블록체인 기반으로 저장되고 활용되는 ‘프라이빗 블록체인’ ▲클라우드에서 무한 확장할 수 있는 데이터베이스에서 데이터 비전문가나 협업 사용자도 쉽게 데이터를 통합 분석할 수 있는 ‘빅데이터 플랫폼’ ▲쿠버네틱스 기반의 다양한 오픈소스 사용 및 관리가 가능한 ‘클라우드 환경’ ▲물리적 세계와 사이버 세계 간의 AI를 활용하여 협업을 자동화하는 ‘콜라보레이션 환경’ 구축 등을 꼽았다. 티바인은 올해 위 4가지 키워드와 같은 변화에 적극적으로 대응할 예정이다. 디지털 혁신을 꾀하는 기업들에게 가장 적합하고 검증된 기술과 솔루션을 ‘중립적 시각’에서 제시할 계획이다. 또한 티맥스의 경쟁력 높은 비즈니스 지향 소프트웨어 기술과 제품에 기업 현장의 이슈와 요구사항을 반영하도록 지원한다. 미래 비즈니스 환경 변화를 예측해 선제적으로...

티맥스 디지털 혁신 2020년 AutoML 오토머신러닝 티바인

2020.01.30

티맥스가 설립한 IT·클라우드 컨설팅 전문기업 티바인컨설팅은 2020년 디지털 시대의 핵심 키워드를 제시했다. 티바인컨설팅은 2020년 우리의 생활까지 변화시킬 새로운 디지털 혁신 시대에 주목해야 할 4대 키워드로 ▲AI 에브리웨어 ▲셀프서비스 모델로의 이동 ▲IT 역할의 다변화 ▲사이버 위협 대응 등을 선정했다고 밝혔다. 티바인은 올해 국내 주요 그룹사의 공통적인 신년 메시지와 목표를 ‘디지털 혁신을 통한 고객 중심 경영 및 신사업 발굴’로 분석했다. 이에 올해 기업들은 디지털 혁신을 위해 클라우드 투자 증대와 전환의 가속화, AI 적용의 광범위한 확대를 실현할 것이라고 전망했다. 기업은 점점 다양화되는 ‘인간의 경험’을 축적 및 적용해야 하고, 빠른 산업계의 변화를 감지해야 한다. 이를 위해 지속적인 디지털 혁신을 추구하고 기업 운영 전략과 대응체제를 갖춰야 하며, 고객에게 신뢰할 수 있는 체계를 제공해야 한다. 또한 기업에 가장 적합한 기술을 선택하고 적용하는 현명한 전략이 필요하다고 티바인은 설명했다. 티바인은 앞으로 이 4가지 키워드가 적용될 기술로 ▲오토머신러닝(AutoML)이 적용된 ‘AI 플랫폼’ ▲개인의 모든 활동이 블록체인 기반으로 저장되고 활용되는 ‘프라이빗 블록체인’ ▲클라우드에서 무한 확장할 수 있는 데이터베이스에서 데이터 비전문가나 협업 사용자도 쉽게 데이터를 통합 분석할 수 있는 ‘빅데이터 플랫폼’ ▲쿠버네틱스 기반의 다양한 오픈소스 사용 및 관리가 가능한 ‘클라우드 환경’ ▲물리적 세계와 사이버 세계 간의 AI를 활용하여 협업을 자동화하는 ‘콜라보레이션 환경’ 구축 등을 꼽았다. 티바인은 올해 위 4가지 키워드와 같은 변화에 적극적으로 대응할 예정이다. 디지털 혁신을 꾀하는 기업들에게 가장 적합하고 검증된 기술과 솔루션을 ‘중립적 시각’에서 제시할 계획이다. 또한 티맥스의 경쟁력 높은 비즈니스 지향 소프트웨어 기술과 제품에 기업 현장의 이슈와 요구사항을 반영하도록 지원한다. 미래 비즈니스 환경 변화를 예측해 선제적으로...

2020.01.30

AI '신경망 조정' 지옥에서 탈출하기, '오토머신러닝'

2020년이 시작된 지 몇 주밖에 되지 않았지만, 오토머신러닝(AutoML)이라는 자동화된 머신러닝 모델링이 주목받고 있다. 특히 '신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search, NSA)'이라는 유망한 오토머신러닝 접근방식이 곧 데이터 과학자의 핵심 툴킷의 일부가 될 것으로 보인다. 이는 AI 머신러닝 모델의 핵심인 합성곱, 반복 및 기타 신경망 아키텍처를 최적화하는 자동화 툴과 방법론의 가능성을 의미한다.   신경망 구조 탐색 툴은 데이터 기반 추론을 더 정확하고 신속하며 효율적으로 수행할 수 있도록 머신러닝 모델의 알고리즘 '뉴런'의 구조와 가중치, 하이퍼 파라미터를 최적화한다. 이 기술은 최근 AI 툴과 기술의 기본 연구 관련 실험에서 실제 적용되기 시작했다. 연구 문헌에 따르면, 많은 AI R&D 프로젝트에서 신경망 구조 탐색 툴이 이미 수동으로 설계된 신경망을 능가했음을 보여준다.   신경망 구조 탐색 상용화 임박 급성장하는 오토머신러닝 영역에서, 신경망 구조 탐색은 초기 상용화의 징후를 보인다. 예를 들면 이달 초 라스베이거스에서 열린 CES 2020에 몬트리올에 본사를 둔 AI 스타트업 딥라이트(Deeplite)가 참여했다. 이 업체의 라잇웨잇 인텔리전스(Lightweight Intelligence) 툴은 다양한 엣지 기기 플랫폼에서 고성능 추론을 위한 신경망을 자동으로 최적화한다. 채용하기 힘들고 임금도 높은 데이터 과학자의 수동 입력이나 안내도 필요 없다. 딥라이트의 툴이 어떻게 작동하는지 보려면 대만 기업인 안데스 테크놀로지(Andes Technology)와의 파트너십 논의를 확인하면 된다. 딥라이트의 하드웨어 인식 신경망 구조 탐색 엔진의 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 엔진은 RISC-V 하드웨어에 탑재됐는데, 대형 신경망 모델을 자동으로 찾고 훈련한다. 그 결과 비주얼 웨이트 워드(Visual Wake Words)의 데이터 세트에 대해 학습된 모바일넷(Mobi...

인공지능 머신러닝 오토머신러닝 오토글루온

2020.01.22

2020년이 시작된 지 몇 주밖에 되지 않았지만, 오토머신러닝(AutoML)이라는 자동화된 머신러닝 모델링이 주목받고 있다. 특히 '신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search, NSA)'이라는 유망한 오토머신러닝 접근방식이 곧 데이터 과학자의 핵심 툴킷의 일부가 될 것으로 보인다. 이는 AI 머신러닝 모델의 핵심인 합성곱, 반복 및 기타 신경망 아키텍처를 최적화하는 자동화 툴과 방법론의 가능성을 의미한다.   신경망 구조 탐색 툴은 데이터 기반 추론을 더 정확하고 신속하며 효율적으로 수행할 수 있도록 머신러닝 모델의 알고리즘 '뉴런'의 구조와 가중치, 하이퍼 파라미터를 최적화한다. 이 기술은 최근 AI 툴과 기술의 기본 연구 관련 실험에서 실제 적용되기 시작했다. 연구 문헌에 따르면, 많은 AI R&D 프로젝트에서 신경망 구조 탐색 툴이 이미 수동으로 설계된 신경망을 능가했음을 보여준다.   신경망 구조 탐색 상용화 임박 급성장하는 오토머신러닝 영역에서, 신경망 구조 탐색은 초기 상용화의 징후를 보인다. 예를 들면 이달 초 라스베이거스에서 열린 CES 2020에 몬트리올에 본사를 둔 AI 스타트업 딥라이트(Deeplite)가 참여했다. 이 업체의 라잇웨잇 인텔리전스(Lightweight Intelligence) 툴은 다양한 엣지 기기 플랫폼에서 고성능 추론을 위한 신경망을 자동으로 최적화한다. 채용하기 힘들고 임금도 높은 데이터 과학자의 수동 입력이나 안내도 필요 없다. 딥라이트의 툴이 어떻게 작동하는지 보려면 대만 기업인 안데스 테크놀로지(Andes Technology)와의 파트너십 논의를 확인하면 된다. 딥라이트의 하드웨어 인식 신경망 구조 탐색 엔진의 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 엔진은 RISC-V 하드웨어에 탑재됐는데, 대형 신경망 모델을 자동으로 찾고 훈련한다. 그 결과 비주얼 웨이트 워드(Visual Wake Words)의 데이터 세트에 대해 학습된 모바일넷(Mobi...

2020.01.22

'생각보다 복잡' 자연어처리는 어떻게 작동하나

딥러닝의 도약으로 인공지능 번역과 기타 자연어처리(NLP) 작업이 개선됐다.  다음은 필자 친구의 페이스북에 올라온 인공지능과의 대화다.  나: 알렉사, 아침 5시 30분 요가 수업이 있다는 걸 다시 알려줘. 알렉사: 쇼핑목록에 테킬라를 추가했습니다.  기기와 대화를 나눌 때, 종종 기기는 우리가 말하는 것을 정확히 인식한다. 우리는 무료 서비스를 이용하여 온라인에서 접하는 외국어 구절을 영어로 번역하기도 하는데, 가끔은 정확하게 번역해 준다. 자연어처리는 엄청나게 발전했지만, 아직도 개선의 여지가 상당하다.  필자 친구에게 인공지능의 우발적인 테킬라 주문은 생각보다 더 적절한 것이었을 수도 있다.     자연어처리란 무엇인가? NLP라고 하는 자연어처리는 실패에 관한 이야기에도 불구하고 현재는 딥러닝을 위한 주요한 성공적인 응용 분야 중 하나다. 자연어처리의 전반적인 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 이에 따라 행동할 수 있도록 하는 것이다. 우리는 그것을 다음 섹션에서 더 자세히 다룰 것이다.  역사적으로, 자연어처리는 처음에는 문법이나 어간 추출과 같은 규칙을 작성하여 규칙 기반 시스템에 의해 다루어졌다. 그 규칙들을 사람이 직접 하는 데 드는 엄청난 일의 양은 별론으로 하더라도, 제대로 작동하지 않는 경향이 있었다.  왜 잘 안되었을까? 간단한 예로 철자법의 경우를 생각해보자. 스페인어와 같은 몇몇 언어에서는 철자가 정말 쉽고 방식도 규칙적이다. 그러나 제2외국어로 영어를 배우는 사람은 영어 철자와 발음이 얼마나 불규칙할 수 있는지 안다. 초등학교 철자법칙인 "C 뒤에 올 때를 제외하고 I는 E보다 먼저 온다. 또는 네이버나 웨이처럼 에이(A)라고 발음할 때는 E가 먼저 온다”와 같이 예외로 얼룩진 규칙을 프로그래밍해야 한다고 상상해 보자. 이미 알려진 바와 같이 "E 앞에 I"는 거의 규칙이라고 할 수도 없다. 정확히 말해...

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2019.06.03

딥러닝의 도약으로 인공지능 번역과 기타 자연어처리(NLP) 작업이 개선됐다.  다음은 필자 친구의 페이스북에 올라온 인공지능과의 대화다.  나: 알렉사, 아침 5시 30분 요가 수업이 있다는 걸 다시 알려줘. 알렉사: 쇼핑목록에 테킬라를 추가했습니다.  기기와 대화를 나눌 때, 종종 기기는 우리가 말하는 것을 정확히 인식한다. 우리는 무료 서비스를 이용하여 온라인에서 접하는 외국어 구절을 영어로 번역하기도 하는데, 가끔은 정확하게 번역해 준다. 자연어처리는 엄청나게 발전했지만, 아직도 개선의 여지가 상당하다.  필자 친구에게 인공지능의 우발적인 테킬라 주문은 생각보다 더 적절한 것이었을 수도 있다.     자연어처리란 무엇인가? NLP라고 하는 자연어처리는 실패에 관한 이야기에도 불구하고 현재는 딥러닝을 위한 주요한 성공적인 응용 분야 중 하나다. 자연어처리의 전반적인 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 이에 따라 행동할 수 있도록 하는 것이다. 우리는 그것을 다음 섹션에서 더 자세히 다룰 것이다.  역사적으로, 자연어처리는 처음에는 문법이나 어간 추출과 같은 규칙을 작성하여 규칙 기반 시스템에 의해 다루어졌다. 그 규칙들을 사람이 직접 하는 데 드는 엄청난 일의 양은 별론으로 하더라도, 제대로 작동하지 않는 경향이 있었다.  왜 잘 안되었을까? 간단한 예로 철자법의 경우를 생각해보자. 스페인어와 같은 몇몇 언어에서는 철자가 정말 쉽고 방식도 규칙적이다. 그러나 제2외국어로 영어를 배우는 사람은 영어 철자와 발음이 얼마나 불규칙할 수 있는지 안다. 초등학교 철자법칙인 "C 뒤에 올 때를 제외하고 I는 E보다 먼저 온다. 또는 네이버나 웨이처럼 에이(A)라고 발음할 때는 E가 먼저 온다”와 같이 예외로 얼룩진 규칙을 프로그래밍해야 한다고 상상해 보자. 이미 알려진 바와 같이 "E 앞에 I"는 거의 규칙이라고 할 수도 없다. 정확히 말해...

2019.06.03

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